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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Triple-Tuple Motif

如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。复杂网络Complex Network在网络理论的背景下,复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图(网络)–这些特征在简单的网络(如格子或随机图)中不会出现,但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域(自2000年以来),主要受到现实世界网络的经验发现的启发,如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。

复杂网络Complex Network大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征,其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下,这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下,过去研究的许多网络的数学模型,如格子和随机图,并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量(熵)的事实相对应。

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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Triple-Tuple Motif

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In the third step, we wonder the occurrence frequency of 5 sorts of triads based on the concept of $T B P s$, which can effectively and simply reflect the microstructure of GVC. If we compare the GVC to DNA, the TBPs will be its base pairs. As we mentioned above, TBP1 stands for inland trade (for instance, AUSS1 $\rightarrow$ AUSS3 $\rightarrow$ AUSS4), TBP2 for international trade I (AUSS1 $\rightarrow$ AUTS3 $\rightarrow$ AUSS4), TBP3 for import trade (AUSS1 $\rightarrow$ AUTS3 $\rightarrow$ AUTS3), TBP4 for export trade (AUSS1 $\rightarrow$ AUSS3 $\rightarrow$ AUTS3), TBP5 for international trade II (AUSS1 $\rightarrow$ AUSS3 $\rightarrow$ BELS3). In detail, all the consecutive-three-strings fragments on all the SRPLs are first identified according to the concept of $T B P s$, and then statistics of triple-tuple motifs are examined according to the names of industrial sectors and economies. For instance, we can get $\mathrm{S} 1 \rightarrow \mathrm{S} 3 \rightarrow \mathrm{S} 4$ and AUS $\rightarrow$ AUS $\rightarrow$ AUS from AUSS1 $\rightarrow$ AUSS3 $\rightarrow$ AUSS4, $\mathrm{S} 1 \rightarrow \mathrm{S} 3 \rightarrow \mathrm{S} 4$ and AUS $\rightarrow$ AUT $\rightarrow$ AUS from AUSS1 $\rightarrow$ AUTS3 $\rightarrow$ AUSS4, etc. The frequency for all the possible combinations of triad on both the national level and sectoral level can be obtained under the circumstances of five TBPs. At last, we add up the same sort of $T B P$ to produce new indicators named Cumulative Trade Brokerage Property (CTBP). Notice that, due to this cumulation process, only one set of CTBPs is obtainable.

The most obvious feature in Fig. 3.7 is the proportion of CTBP2, indicating it is rare that countries provide value-added services of intermediate goods for another one (i.e., they import intermediate goods from other countries and then export them to the same one after further processing). In contrast, it is the trend that countries also acquire industrial resources on the GVC through import and export trade (the ratio of both CTBP3 and CTBP4 is basically stable in one-third), and cooperate with upstream and downstream countries on the GVC (the ratio of CTBP5 is 23.44\%, which shows a downward tendency during 15 years) to ensure the sustainable development of the global economic system (although there has been a certain degree of anti-globalization in recent years).

From the statistics of triads on the sectoral level (see Table 3.2), the most frequent triple-tuple motifs are based on the top 5 manufacturing and services, which once again certify that the manufacturing-related IVC links constitute the GVC as the most important microstructural basis. Since the year of 2000 , the top 3 triple-tuple motifs are always SC3 $\rightarrow \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 3, \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 4$, and SC4 $\rightarrow \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 3$ However, it is scarcely seen that three industrial sectors of a triad all belong to manufacturing appears less and less, reducing from 26,105 times in 2000 to 20,633 times in 2014. The rankings of the following triple-tuple motifs are constantly changing, and the overall frequency is higher than that in 2000 . It is thus crystal clear that the global industrial structure has been in an ongoing process of adjustment. It will be further analyzed in subsequent research according to the classification of 56 sectors.

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Average/Maximum Strongest Relevance Degree

In non-weighted networks, the Average Path Length (APL) of the whole network can be calculated via FWA, depicting the degree of separation of nodes. As a counterpart in GIVCN model, the average of $S R P L^{\prime}$ matrix is chosen to measure the overall flow efficiency of the economic system, i.e., the Connectedness of Industrial Value Chain. The Average Strongest Relevance Degree (ASRD) is proposed, namely:
$$
A S R D=\frac{\sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N S R P L_{i j}^{(N)}}{N}
$$
where $S R P L_{i j}^{(N)}$ is the $S R P L$ between nodes $i$ and $j$ within the scope of the whole network. We allow for self-loops, and the denominator thus incorporates two parts, i.e., edges and self-loops.
$$
N=N_e+N_s=N_n\left(N_n-1\right)+N_s
$$
where $N_e$ stands for the number of normal edges, $N_s$ for self-loops, and $N_n$ for nodes. Furthermore, to observe its impact on the uppermost branch of $\mathrm{GVC}$, another measuring method named the Maximum Strongest Relevance Degree (MSRD) is here designed, namely:

$$
M S R D=\max {i, j \in{1,2, \cdots, N}}\left{S R P L{i j}^{(N)}\right}
$$
In a mathematical sense, $M S R D$ is the highest value in $S R P L^{\prime}$ matrix, and there exists a complicated process of intermediate goods propagation behind it. Different from ASRD, MSRD only depends on a single value chain that covers the most significant spreading effect across industrial sectors-just like a threshold value of the Compactness of Industrial Value Chain. Correspondingly, both upstream and downstream sectors are respectively the source and sink nodes of this max-SRPL path. Under normal circumstances, the random small-scale industrial fluctuation is not supposed to shake the closest economic connection in the global or regional economic system, and this kind of special IVC will in turn drive the development of all relevant industrial sectors and even the entire industrial network.


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复杂网络代写

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第三步,我们根据 $T B P s$ ,可以有效、简单地反映全球价值链的微观结构。如果我们将 GVC 比作 DNA,则 TBP 就是它的碱基对。正如我们上面提到的,TBPI代表内陆贸易(例如,AUSSI $\rightarrow A U S S 3 \rightarrow A U S S 4$ ),TBP2 用 于国际贸易 I (AUSS1 $\rightarrow$ AUTS $3 \rightarrow$ AUSS4), TBP3 用于进口贸易 (AUSSI $\rightarrow A \cup T S 3 \rightarrow A U T S 3$ ), TBP4 用于出口 贸易 (AUSS1 $\rightarrow$ AUSS3 $\rightarrow$ AUTS3),TBP5 用于国际贸易 II (AUSS1 $\rightarrow A \cup S S 3 \rightarrow B E L S 3$ ). 具体而言,所有SRPL上 的所有连续三串片段首先根据以下概念进行识别 $T B P s$ ,然后根据工业部门和经济体的名称检查三元组主题的 统计数据。例如,我们可以得到 $\mathrm{S} 1 \rightarrow \mathrm{S} 3 \rightarrow \mathrm{S} 4$ 和关闭 $\rightarrow$ 在…..之外 $\rightarrow$ 从 OUT1 输出 $\rightarrow$ AUSS3 $\rightarrow \mathrm{AUSS4}$ , $\mathrm{S} 1 \rightarrow \mathrm{S} 3 \rightarrow \mathrm{S} 4$ 和关闭 $\rightarrow$ 奥特 $\rightarrow$ 从 OUT1 输出 $\rightarrow$ AUTS3 $\rightarrow$ AUSS4等。在5个TBP的情况下,可以得到国家 层面和行业层面所有三元组可能组合的频率。最后,我们加起来是同一种 $T B P$ 产生名为傫积贸易经纪财产 (CTBP) 的新指标。请注意,由于此男积过程,只能获得一组 CTBP。
图 3.7 中最明显的特征是 CTBP2 的比例,表明很少有国家为另一个国家提供中间产品的增值服务(即从其他国 家进口中间产品,然后再出口到同一国家) 进一步处理)。相比之下,趋势是各国也通过进出口贸易获取GVC 上的产业资源 (CTBP3和CTBP4的比例基本稳定在三分之一),与GVC上下游国家合作 ( CTBP5 比率为 $23.44 \% , 15$ 年呈下降趋势),以确保全球经济体系的可持续发展 (尽管近年来出现了一定程度的逆全球化)。
从部门层面的三元组统计 (见表 3.2) 来看,出现频率最高的三元组主题是前 5 位的制造业和服务业,这再次 证明制造业相关的 IVC 环节构成了 GVC 最重要的环节。微观结构基础。自 2000 年以来,前 3 个三元组图案 始終是 $\mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 3, \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 4$, 和 $\mathrm{SC} 4 \rightarrow \mathrm{SC} 3 \rightarrow \mathrm{SC} 3$ 但很少见三元组的三个工业 部门都属于制造业的出现越来越少,从2000年的26105次减少到2014年的20633次。频率高于2000年。由此 可见,全球产业结构一直处于调整过程中。后续研究将按照 56 个行业分坣进行进一步分析。

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在非加权网络中,可以通过FWA计算整个网络的平均路径长度 (APL),描述节点的分离程度。作为 GIVCN 模 型的对应物,平均 $S R P L^{\prime}$ 选择矩阵来衡量经济系统的整体流动效率,即产业价值链的连通性。提出平均最强 相关度 (ASRD),即:
$$
A S R D=\frac{\sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N S R P L_{i j}^{(N)}}{N}
$$
在哪里 $S R P L_{i j}^{(N)}$ 是个 $S R P L$ 节点之间 $i$ 和 $j$ 全网范围内。我们允许自环,因此分母包含两部分,即边和自 环。
$$
N=N_e+N_s=N_n\left(N_n-1\right)+N_s
$$
在哪里 $N_e$ 代表法线边的数量, $N_s$ 对于自循环,和 $N_n$ 对于节点。此外,观察其对最上层分支的影响 $\mathrm{GVC}$ ,这 里设计了另一种称为最大最强相关度 (MSRD) 的测量方法,即:
$$
M \text { S R D }=\backslash \max {i, j \backslash \text { in }{1,2, \backslash \text { cdots, } N}} \backslash \text { left }{S R P L{i j} \wedge{(N)} \backslash \text { right }}
$$
在数学意义上, $M S R D$ 是最高值 $S R P L^{\prime}$ 矩阵,其背后存在着复杂的中间商品传䧽过程。与 ASRD 不同, MSRD 仅依赖于单一价值链,该价值链覆盖了最显着的跨工业部门传播效应一一就像工业价值链紧凑度的阈值 一样。相应地,上游扇区和下游扇区分别是这条max-SRPL路径的源节点和宿节点。一般情况下,随机的小规 模产业波动不应动摇全球或区域经济体系中最紧密的经济联系,这种特殊的IVC将反过来带动所有相关产业部门 乃至整个产业的发展网络。

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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